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大数据分析材料范文3篇 基于大数据时代下浅析统计学教化的发展 摘 要：随着社会经济的快速发展，科技信息技术的进步，大数据走入了我们的日常生活，大数据的统计与分析影响着各行各业的发展。因此，对大数据的统计显得特别重要，在大数据时代探讨统计学的发展也显得尤为重要。 关键词：大数据;统计学;发展 由于科学技术的不断发展，大数据席卷了全球，各行各业在经营管理中都离不开大数据的统计与分析，对于政府单位来说，大数据更如常常便饭，大数据主要利用多样式和多层次的采集方式进行数据采集，在分析数据时利用现代科学技术手段和高速处理数据的信息系统，分析的数据结果为公司或者政府单位的决策做参照。大数据的发展给统计学不仅带来了机遇，更重要的还有挑战。一方面信息技术和网络科技的发展为数据收集和整理带来了便利，另一方面由于近几年电子商务的快速崛起，数据量更加的繁杂，所以又给数据统计时带来了麻烦，种类不断增多的大数据资源，正在成为政府统计部门分析探讨的重要领域。 一、大数据与统计学的区分 我们就大数据自身而言，要想在信息化迅猛发展、数字爆炸式增长的现代信息平台中找寻到自己想要的有效数据，就必需依靠数据统计来完成。这就充分证明白关于大数据的相关探讨是要和统计学紧密的联系在一起的。但是其与统计学也存在巨大的差别，它的运用模式和运用方式是不一样的。统计学须要依靠样本抽样的方法来进行数据整体和提炼的，这就意味着会有人力、物力以及财力的投入，其成本相对于大数据来说是比较高的而且过程是相对比较繁琐的。而大数据主要依靠网络信息平台，在海量的电子数据信息中查找自己所须要的数据，具有来源广、数据量大、整体性的特点，其是以整体的数据作为一个大样本进行工作的，数据相对于统计学来说更加的精确化及标准化。因此，统计学和大数据的结合过程中，要充分发挥大数据全面性和统计学高效性的特点，在利用统计学进行大数据样本的统计过程中要对整体的数据资源进行选择和筛选，这样能避开样本统计的弊端，还可以把样本统计的优势发挥到极致。 二、大数据时代下统计学教化的发展 （一）培育全方面素养人才 统计学专业的学生与文管专业的还不一样，文学专业的以及管理专业的学生都比较擅长交际，擅长沟通，而统计学是理科专业，许多学生只擅长埋头做题计算，这样的话在以后的工作岗位就会感觉吃力，因为做数据统计，必需要与其他部门学会沟通，协同工作这样才能把数据统计和分析的精确。要熬炼自己的交际实力和沟通实力，针对不同数据信息做出不同的沟通与沟通，从数据中挖出有价值的信息，须要本身具有数据敏感性，但是对数据的敏感程度也不是先天所带来的，更不是一朝一夕就能熬炼出来的，而是要经过时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以依据案例型的数据分析材料，积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。 （二）培育统计学专业的应用型人才 大数据时代下培育的统计学应用型人才应当具有两方面的基本素养，第一是概念性的，也就是说统计学的相关人才应当驾驭统计学基本理论学问和基本素养，这是基本要求，也是培育统计学人才的前提。其次就是实践性，也就是本文中我们提及的统计学专业的应用型人才，就是在实际操作中处理数据分析数据的实力，应用型人才须要利用理论学问解决实际问题，也须要有较多的阅历与阅历，不能只会纸上谈兵。在高校开展大数据分析学科中，最大的问题就是没有真是可用的案例和数据，这就须要学校与公司企业走合作道路，这样一来不仅可以得到真实有效的数据，还能将学生送到企业去实习，进行校企联合，注意学生的实际操作实力，这是培育统计学专业应用型人才的关键点，也是统计学专业人才培育模式中的重点。 （三）促进统计学与信息计算科学的融合 在大数据的分析与探讨时，仅仅凭借统计学科的支撑是不够的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析须要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析的问题所在，因此要想做好数据统计和数据分析工作，只单单依靠单一的统计学科学问的人学习是远远不够的，其须要的是数学，信息技术，统计学三门学科的融合发展，紧密结合三门学科之间的交叉发展，融会贯穿，利用各科优势资源相互弥补不足，这样才能为大数据的收集，统计，分析做出科学精确的结果。 三、结语 学习统计学的优势在于：我们可以利用统计学进行大数据的有效整合和利用，使得我们在运用数据时可以更加的便利和高效。随着信息科学技术的进一步发展，来自各方面的数据出现井喷的状态，这就增加了我们在数据统计和信息处理时的困难。在现在这个信息化数据爆炸式增长的形势下，我们要充分全面的利用各方面的数据资源才能充分发挥统计学的优势，做好预料和分析，同时充分将统计学的优点与完备的大数据资源实现有效的整合，让统计变得通俗易懂。 参考文献： 1李荣.高校统计学专业教学法的一些体会J.教化前言，2022，2（6）：27-28. 2张华.浅谈统计学课程的对比教学J.兰州高校学报，2022，14（4）：12-13. 浅析大数据时代统计学的发展 摘 要：大数据已经承成为助力互联网+发展的重要手段，成为创客实现幻想星天地的必要途径，其已经成为我们生活中不行缺少的一部分，大数据正在以一种前所未有的态势推动着各行各业的发展，其蓬勃发展态势也标记大数据时代的袭来。 关键词：大数据；统计学 大数据时代以迅雷不及掩耳之势席卷世界，在全球范围内掀起了前所未有的数据革命浪潮。相对于政府单位的统计数据来说，大数据主要利用的是多层次、多样化的数据采集方式，整合了多种数据的开发优势，并且利用现代科学技术手段和高速处理以及信息架构数据等资源，兼具极高的运用价值和推断决策实力。一方面，统计调查数据的多样化发展趋势和电子商务产业的不断发展，为统计数据的运用方式和生产方式制造了不小的麻烦，不断地挑战者政府部门数据管理系统和统计数据的概念。另一方面，信息技术、网络发展以及空间信息技术的不断进步，为统计生产力的升级发展供应了广袤的视角和空间。数据量急剧增长的电子化、信息化和产业化数据，都成为了统计数据发展的重要来源。种类不断增多的“大数据”资源，正在成为政府统计部门利用探讨的重要领域。 一、大数据与统计学的区分 统计学问在大数据的利用探讨中有多样化的应用形式，主要是对“大数据”进行肢解，对爆炸增长的数据信息进行搜寻、分类以及整合主要依靠于统计学。因此，大数据的相关探讨在肯定程度上运用了统计学的学问。但是，大数据的运用尚未被统计学这门学科充分利用，这主要是因为大数据的运用方式，运用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源，样本主要在依据既定的概率标准从总体中抽样调查，但是随机抽样调查是带有成本属性的，例如消耗时间、资本投入的成本等。在样本数量渐渐增加的状况下，样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而渐渐增加的，这是样本统计学不能忽视的缺点。大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息，大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势，这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量，但是因为许多状况下数据具有非结构性和半数据化的特征，而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态，方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义，整体依靠性和不稳定性常常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性，所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此，统计学在利用大数据进行样本统计的过程中，可以对整体上的数据资源进行融合和选择，这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。 二、大数据时代统计学教化的发展 1.全面培育人才素养 统计学专业的学生须要具备良好与人交往实力。统计学的学生许多都是理科出身的学生，不擅长交际。但是在日常的工作中，有数据阅历的科学家应当常常和每个部门的工作人员沟通，协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让一般的老一百零一姓也可以读懂，让每个部门的工作人员都能无障碍地理解，这是不简单做到的。要训练自己的交往实力和沟通技能，主动地参与演讲活动是不错的渠道，演讲活动熬炼了演讲者的自信，在整个演讲的过程中，能否清楚地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。须要培育数据常识，广其见闻。数据科学家常常面对各种各样的海量数据，并须要从这些数据中挖掘出有价值的信息，这就须要数据科学家具有剧烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的，要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以依据阅读数据分析材料积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。 2.培育应用型人才 大数据时代培育的数据科学家须要两方面的基本素养，第一是概念性，也就前面所说的数据科学家须要驾驭的基本素养和专业学问；其次是实践性，也就是本文中我们提及的应用型人才，也就是实际操作中处理数据的实力。在高校开展大数据分析探讨生学科，最大的问题是没有可用的数据，这就须要高效与大数据企业合作，进行探讨生的联合培育，注意学生的实际操作实力，这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培育制度，一名校内导师一名校外导师，校内导师注意学生的概念性，校外导师注意学生的实践性，学生通过在校外导师单位的实习，从而熟识并且驾驭实际工作中所须要的技能。 3.促进统计与数学、计算机学科合作 “大数据”时代须要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满意发展需求的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析须要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以，数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科学问的学习是远远不够的，其须要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展，紧密结合。三门学科之间交叉发展，融会贯穿，这样既可以发挥学科的优势资源，同时也能弥补其他学科的弊端。 三、结语 数据信息的爆炸式增长使我们在运用统计数据处理信息时须要更多的数据资源，更有甚者，在许多状况下可以利用全面化的数据，数据资源不再是制约统计分析的唯一因素，大数据前提下的统计学效用和粘合度预料的精确程度不断提升，而且可以发觉诸多在样本统计基础上未能显现的细微环节。统计学关键优势就是“见微知著”，也是统计学在数据环境下的约束性妥协。在海量数据汹涌袭来的年头，充分发挥统计学的优势，和大数据资源整合发展，实现“以小见大”和“由繁入简”的有效结合。 参考文献： 1田茂再.大数据时代统计学重构探讨中的几个热点问题J.统计探讨，2022，05：3-12. 2刘春杰.大数据时代统计学教化面对挑战的应对J.凯里学院学报，2022，03：29-32. 3大数据时代统计学的重构与创新首届“大数据与应用统计国际会议”述评J.统计探讨，2022，02：3-9. 作者简介：邵薇霖（11012.12- ），硕士探讨生，讲师，人力资源管理、财务管理、管理事务、统计学原理 大数据与宏观经济的分析与探讨 摘 要计算机的广泛应用和云时代的来临，使得大数据受到越来越多行业和人群的关注。大数据技术的战略意义不仅在于获得海量的数据信息，而且能够对这些看似毫无关联的信息进行专业化处理和分析归类，从而为某一行业发展供应必要的数据支持。将大数据技术应用到宏观经济中，对宏观经济的政策制定、数据挖掘、发展分析供应参考性依据，有利于提高宏观经济分析的时效性和精确性。因此，必需重视大数据在促进宏观经济发展中的主动作用。 关键词大数据；宏观经济；机遇与挑战；分析 DOI10.13939/ki.zgsc.2022.42.028 2022年9月份，国务院与工信部联合印发了促进大数据发展行动纲要，明确要求在“十三五”规划中重点推动大数据的发展和应用，建立运行平稳、平安高效的经济运行新机制，这也为在大数据时代下更加精准、更加高效地开展宏观经济分析供应了政策保障。 1 大数据在宏观经济分析中的重要作用 1.1 为宏观经济分析供应丰富的数据支持 我国经济发展正处于“三期叠加”的关键时期，影响宏观经济发展的因素也是多种多样，要想保证宏观经济分析结果的精确性和时效性，就必需以大量的数据信息做样本，对数据样本进行客观、专业的处理和评估。传统的宏观经济数据获得方式存在诸多弊端：一方面是数据样本数量有限，难以反映出影响宏观经济发展的整体因素；另一方面是数据获得途径少，时效性低，往往与现阶段的经济发呈现状不相符合。而大数据技术借助于计算机、互联网和电子信息技术，能够在短时间内获得各个部门、各个行业的经济发展数据，例如全国旅游消费总额、全国商品房年销售总量等。可以说，只要数据分析部门获得了相应的数据调查权限，就可以随时调用管辖范围内与宏经济分析相关的数据内容，从而极大地丰富了宏观经济分析所需的样本容量和样本种类，确保了宏观经济分析的精确性和时效性。 1.2 为宏观经济分析供应更多的方法 传统的宏观经济分析手段，由于受技术条件和工作理念的影响，往往采纳统计分析和随机抽样分析的方式，近似地反映或推断出宏观经济的分析结果。随着市场经济的深化改革和我国经济体制结构的转变，传统的宏观经济分析手段难以适应国家经济发展的须要，云时代的到来和大数据技术的出现为宏观经济分析供应了更多种类、更加简便的分析方法。例如，传统的宏观经济分析由于获得数据困难，因此采纳“随机抽样反映整体”的分析方法，其分析结果与实际状况必定会存在较大误差；而大数据的分析是以海量的数据样本为基础，并且样本种类丰富，基本上涵盖了影响宏观经济发展的全部行业，在此基础上得出的分析结论无限趋近于我国宏观经济发展的实际状况，提高了宏观经济分析的牢靠性。 1.3 优化了宏观经济分析的技术 大数据分析与单纯的计算机数据统计的不同之处在于：计算机数据统计只能进行初步的数据分类和整理，并以数字、图标等形式展示出来，虽然具有较强的直观性，但是不能深层次地反映宏观经济内容。而大数据分析融合了计算机、电子信息和数学建模等多个专业技术，以海量数据为基础，建立数学分析和统计模型，利用分析模型对数据进行深层次的分析、处理和加工，并结合了语音识别、图像识别等技术，提高了数据分析技术的专业化水平。 2 大数据在宏观经济分析中的机遇与挑战 2.1 大数据时代宏观经济分析具有的机遇 大数据技术融合了多种现代化数据获得和分析技术，为宏观经济的精确分析供应了诸多便利条件，从当前的发展形式看，大数据在宏观经济分析中的主要机遇有以下几方面：首先，大数据技术使“在短时间内获得海量数据”成为了可能，为宏观经济分析供应了必要的基础保障。无论是进行宏观经济分析还是其他各类专业统计，数据获得都是最基础也最为关键的环节。数据样本的丰富度和样本容量，干脆确定了后期分析结果能否反映实际状况，而数据样本越多，则最终分析结果越趋近于实际。除此之外，宏观经济是一个动态发展、不断改变的过程，这就要求数据样本在“获得-分析-得出结论”这一过程中占用完可能少的时间。因此，数据分析师历来重视数据样本数量和样本获得速度，大数据技术兼具上述两种分析要素，在宏观经济分析中占据较大优势。其次，大数据扩充了宏观经济分析的空间广度，使数据价值得以体现。通过计算机互联网获得基础的数据信息，不仅能够有效跨越时间和空间的限制，而且在数据价值上也得到了肯定的提升，并且利用专业数据分析软件和数学模型，拓展了数据所包含信息的深度与广度，为新时期进行宏观经济分析供应了有力支持。 2.2 大数据时代宏观经济分析面临的挑战 大数据技术在带来诸多便利的同时，其自身也存在着一些有待改进的地方，主要表现为：首先，大数据所采集的数据量大，但是缺乏有效的数据筛选标准，导致数据中夹杂着部分无用或不相干的信息。例如我们在采集“全国旅游消费总额”相关的数据时，可能会搜寻到与旅游相关的“交通运输量”的信息，但是这些信息并不会对宏观经济分析起到影响，反而增加了样本总容量。因此，如何加强信息甄别和筛选，是下一步大数据技术优化的重要内容；其次，数据的平安性仍旧有待提高。由于前期采集数据量特别大，但是进行宏观分析是一些相对漫长的过程，这些数据在保存期间如何确保平安性，关系到后期宏观经济分析的最终结果。虽然部分数据库建立了相对完善的防火墙和病毒查杀系统，但是也很难彻底根除非法访问的风险；最终，大数据时代的宏观经济分析须要大量专业化人才，但是从现阶段相关从业人员的整体状况看，大数据分析人才数量难以满意行业发展须要。 3 提升大数据对宏观经济分析作用的对策 3.1 构建良好的大数据获得环境 政府应当主导建立一个大数据的收集体系，在一些重要的宏观经济领域制订大数据的收集安排，从而保证大数据的获得。为此政府部门应当做好以下详细的工作：首先，政府部门要从思想相识上提高对大数据的重视程度，对于大数据在宏观经济探讨中的价值予以认可。从而在实际的工作中能够形成稳定的资金投入并在政策法规上为大数据的应用供应便利条件。其次，政府应当加大高校或者是相关探讨机构在大数据应用上的探讨投入力度，支持探讨机构在大数据应用上的深度挖掘，从而更好地发挥大数据的作用。最终，政府应当支持企业采纳现代化的信息管理手段，从而为大数据的获得供应基础性的条件。利用企业的信息化系统可以快速地获得企业的相关发展数据信息，从而为宏观经济的大数据分析供应基础材料。 3.2 提升大数据的采集与管理工作水平 制定规范化的大数据采集与管理体系，保障用于宏观经济发展的大数据均能够得到有效的采集，并且还要确保数据的真实性。在利用大数据进行宏观经济的分析中大数据是基础的分析材料，所以有效地采集到大数据是非常重要的。首先，要规范大数据的采集工作流程，制定科学的大数据采集体系，从而促进大数据采集工作的有序开展。其次，对于在大数据采集过程中因小集体利益而不协作采集的个人或者是单位，应对其进行肯定的惩罚，从而威慑这些干扰大数据采集工作的不良状况。最终，要对大数据采集人员进行培育和提升，从而使其驾驭较为娴熟的大数据管理技能，为大数据的更好地应用供应条件。 3.3 培育大数据分析与应用人才 在大数据的应用中人才是其中的关键性组成部分，高素养的大数据分析与应用人才能够为宏观经济的分析供应有力支撑。为此，就必需在大数据人才培育上进行改进和提升。为此，应当做好以下内容：首先，政府部门应当重视大数据分析与应用人才的培育，出台各类支持性的培育政策。其次，高校应当依据现实的需求而起先相关的专业和课程，从而发挥大数据分析与应用人才培育的基地作用，以便为社会输送大量的大数据专业应用人才。最终，企业也应当在大数据人才培育上做出自己的贡献，对于企业内部的数据管理人员进行专业技能提升的培训，从而帮助他们驾驭更多的大数据分析与应用的实际技能。 4 大数据与宏观经济政策制定 大数据革命为政府的宏观经济政策制定供应了机会。政府在政策制定上可以通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务供应更好的政策指导。同时，在大数据分析的运用、提高效率与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，政府可以加大重视和投入力度，为经济的进一步发展供应支持。 大数据给政府的经济统计工作带来了巨大影响。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应当将其纳入政府统计之中。经济统计要充分利用大数据时代供应的技术和条件，促进政府统计工作的变革。例如“10亿价格项目”便是政府应对大数据变革的胜利典范。其次，面对大数据带来的统计对象扩充，政府不但应当重视结构化数据，更应当重视挖掘非结构化数据，以期找寻出恰当的经济统计指标。大数据时代，非结构化数据包含更多信息，而且利用互联网进行的数据挖掘，不仅可以得到数字资源，文本数据也可以通过挖掘获得。最终，面对大数据带来的统计资源的拓展，政府应当将其统计资源拓展到政府以外，重视拓宽其他数据资源。在过去，政府靠自己的力气收集数据，但在大数据时代，人人都是数据的制造者。例如，谷歌和一百零一度等数据巨头拥有大量政府无法获得的数据资源。政府要想方法让数据巨头将数据放到统计中来，而不能仅靠自己调查统计。 5 结论与展望 大数据时代极大地拓宽了信息来源、提高了获得信息的时效性，同时，新信息的非结构化对宏观经济分析的技术和方法提出了新的要求。在大数据背景下，由于数据噪声的存在，宏观经济数据挖掘变得非常重要，这就要改进技术，加强对非结构化和半结构化数据的挖掘。实时、快速、海量的数据为更加精确的宏观经济预料供应了可能，宏观经济预料模型也有待于进一步更新。在大数据时代，可以将机器学习算法引入宏观经济分析，改进宏观经济分析技术，解决“维数灾难”，提高宏观经济分析的精确性。大数据时代也将促进政府经济政策制定的变革，提升政策的时效性，提高政府服务效率。 参考文献： 1文桂江，李昕.大数据时代我国宏观经济数据的冲突与协调J.河北经贸高校学报，2022（5）：131-133. 2崔光N.房地产价格与宏观经济互动关系实证探讨基于我国31个省份面板数据分析J.经济理论与经济管理，2022（1）：157-162. 3戴成峰，张连增.我国财产保险区域差异与宏观经济的关系探讨基于省际面板数据的实证分析J.保险探讨，2022（11）：142-153. 4申红艳，吴晨生，铁梅，等.大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战J.经济探讨参考，2022（63）：119-125. 5蔡永鸿，唐斯琪，于娟.大数据时代宏观经济与微观企业的行为联接J.中国市场，2022（8）. 第17页 共17页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页第 17 页 共 17 页